|
|
Absolute deviation, 绝对离差
K+ P) c* F/ F1 A& B* Y8 i4 m, d- aAbsolute number, 绝对数0 |; N7 d. n, M [$ W$ }/ @. F
Absolute residuals, 绝对残差) d, k5 C( ^$ }/ d
Acceleration array, 加速度立体阵5 s+ e6 N8 G0 F, Q0 M" [" }
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
1 g. H) ]7 v: j9 n. N1 S# yAcceleration normal, 法向加速度
2 t4 ?; W& T( c9 v7 v) e( ?3 bAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
% o$ }( ]1 t% I) bAcceleration tangential, 切向加速度
5 N5 ` C" L6 F7 ?Acceleration vector, 加速度向量
& r' W. R7 w5 X( X/ H& g, WAcceptable hypothesis, 可接受假设: _* L- R1 a! G6 Q# [! ]3 W
Accumulation, 累积, @8 z6 E5 H" y
Accuracy, 准确度
" K2 `. B3 r: d+ g# C( }5 KActual frequency, 实际频数
K9 O/ Z+ A k. e( M9 h' I% e8 m |8 cAdaptive estimator, 自适应估计量
5 Z9 S' L- O$ ?! ~+ P% u6 S3 ]Addition, 相加: k' O- Z: \& c8 X; g0 j
Addition theorem, 加法定理
( X; k; H: P" z4 L! j8 }( a7 OAdditivity, 可加性& e9 I* n3 f u: V8 r2 d
Adjusted rate, 调整率
' Z5 L2 H& d. ]3 _6 `Adjusted value, 校正值
0 i, O. ^% D L9 P3 ~Admissible error, 容许误差
& j4 l) u1 P( `# wAggregation, 聚集性
9 n2 F9 [' l4 y) kAlternative hypothesis, 备择假设; r9 s* S: M0 m* ^8 _2 @3 [7 j+ [1 D3 F
Among groups, 组间
7 Z' G- W# i/ d5 X$ B hAmounts, 总量
, S/ ^' w8 V D/ b% AAnalysis of correlation, 相关分析- w4 j4 J/ O5 Z6 O
Analysis of covariance, 协方差分析! `7 T# Y! N. t5 B$ d i& X
Analysis of regression, 回归分析
$ V# n0 s7 e7 o' O4 FAnalysis of time series, 时间序列分析
$ {( r/ P) M& l8 g: ]7 p, \1 v. j4 h BAnalysis of variance, 方差分析5 N4 S) |! W8 r
Angular transformation, 角转换
/ E4 I# d: p4 g! ]ANOVA （analysis of variance）, 方差分析4 w$ r7 q3 @. O; ~$ q5 |
ANOVA Models, 方差分析模型 }% c5 @" K4 K7 Y8 ~5 d5 R! l
Arcing, 弧/弧旋4 M2 |0 l) G) n S' A; X5 x7 W
Arcsine transformation, 反正弦变换
$ c. x% l, F. Q( t) ^- FArea under the curve, 曲线面积- x Q3 i0 w0 ]5 s
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
! |+ m' \( f4 L6 k, ~3 `+ Q9 {! wARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 . i; E' O6 G: }8 l/ F7 D
Arithmetic grid paper, 算术格纸- c$ {& y1 [( j' }
Arithmetic mean, 算术平均数$ e4 M% q! p' k
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
1 ?) e% d+ e Y' [7 b+ Z XAssessing fit, 拟合的评估
+ Z: q8 \+ K( Z+ ^: d6 }Associative laws, 结合律
8 A5 S; g {( ?8 @1 H$ D/ k+ Z; MAsymmetric distribution, 非对称分布
0 b5 e' A5 q4 d4 F7 G; Q2 d+ q4 CAsymptotic bias, 渐近偏倚
9 I6 A$ A8 ?+ D0 j- S4 ^& a1 o! zAsymptotic efficiency, 渐近效率3 I2 L1 E1 L9 m3 {% `$ i
Asymptotic variance, 渐近方差
6 p! V: g: @7 z4 LAttributable risk, 归因危险度( ^, u: j% {, K) }+ h2 F, i; B
Attribute data, 属性资料, a% I, p7 E2 i w* ^
Attribution, 属性
, [- T+ g V" ?3 mAutocorrelation, 自相关# a" W' { |, Q- i, j9 E6 z
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
2 u) Y! g& S" UAverage, 平均数
' }" m& y6 I( ^Average confidence interval length, 平均置信区间长度
+ F; R- @* x" b7 y, eAverage growth rate, 平均增长率
& T. w& l2 `7 E/ EBar chart, 条形图
& y K- z8 `' f/ w3 Q8 _: }7 ~: RBar graph, 条形图7 j @3 R" b: w+ e* \, Q: z5 O
Base period, 基期
9 A8 a9 f3 ~ [: u. FBayes' theorem , Bayes定理
# f+ z0 a7 A8 C, }+ T1 m/ ]Bell-shaped curve, 钟形曲线4 j. @2 O$ z) f& q
Bernoulli distribution, 伯努力分布
7 a' i! ^2 ?- u$ vBest-trim estimator, 最好切尾估计量
/ q0 ]0 e) H0 [/ ~8 a7 |Bias, 偏性. l6 ]' s8 |! J
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归6 y9 @8 {4 h; J7 P
Binomial distribution, 二项分布
$ z& t) d3 r/ k0 |- gBisquare, 双平方2 [ b+ d/ Z: W6 q J
Bivariate Correlate, 二变量相关
# \' ^2 B/ s% j) I# vBivariate normal distribution, 双变量正态分布+ k) Z8 }$ i- k+ W4 m+ Y" J
Bivariate normal population, 双变量正态总体$ S/ ]: u. x8 k$ i0 t- e4 D: z
Biweight interval, 双权区间% O4 Q/ \# w5 d# m$ e1 N
Biweight M-estimator, 双权M估计量4 n W4 J' y) i- s( D- F0 V
Block, 区组/配伍组
6 f: V# a1 E* S# H) N/ [* \BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包" c0 B/ |* C5 C5 }. \2 m
Boxplots, 箱线图/箱尾图. m9 p4 _- W) p$ A
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
5 L3 F1 X: i& h( M' @( [+ FCanonical correlation, 典型相关: x3 v/ S' q& {" @: q
Caption, 纵标目
. ~4 Q0 P3 w I* n- T" ?( E* WCase-control study, 病例对照研究9 P2 L, M; }- \- H: _
Categorical variable, 分类变量
" l3 y& z* y7 HCatenary, 悬链线
' P z& {* q/ R$ S- gCauchy distribution, 柯西分布
+ B% @0 R4 H( p( w: gCause-and-effect relationship, 因果关系
* b1 m5 H% A7 X5 j0 wCell, 单元+ G+ [9 r8 D) M, z$ F2 P u. s! [
Censoring, 终检# x2 {6 c; K! R! }# H9 B$ g
Center of symmetry, 对称中心" v0 W4 f" W$ S, _
Centering and scaling, 中心化和定标
+ c( g2 K; i0 |) s2 m8 ?% RCentral tendency, 集中趋势- f: f% C9 S$ ~' N5 O3 u/ N
Central value, 中心值" ^: j1 t! L6 s& S; r1 e
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
) H2 L% d- f4 ]( m2 ]' {' m8 ~Chance, 机遇
0 S7 O9 a! o9 E3 V( t: ^ cChance error, 随机误差) `1 [3 G& {( d8 X4 F, j, _7 S
Chance variable, 随机变量+ S+ [ { w# s* u
Characteristic equation, 特征方程
) z6 E: g5 S3 a: X; j( X* L2 KCharacteristic root, 特征根
1 N! P" W3 Y" `% t) Q. t" A" LCharacteristic vector, 特征向量
' t2 i% {8 {9 D! O3 p7 y) xChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
9 Q h# r3 H3 F7 S8 d$ o$ p( MChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
$ w$ p1 J, F* l4 bChi-square test, 卡方检验/χ2检验4 e; b9 E( R- r, |$ ]* s& D
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
. u% Y) |: K" {1 vCircle chart, 圆图
# K; C4 }3 I% y2 UClass interval, 组距) K8 h& u, G6 H6 e$ n* t: [" \9 Y5 c" R
Class mid-value, 组中值
$ O# p: z6 S" X+ Z1 O; rClass upper limit, 组上限
& E6 {4 n" ~! d2 U QClassified variable, 分类变量
1 h6 B5 }2 t& n- W* _Cluster analysis, 聚类分析
* m5 |+ x9 O+ u9 u/ B3 W9 yCluster sampling, 整群抽样% h: k) g6 G: t) o
Code, 代码
$ Y h& }' Z& h* ZCoded data, 编码数据
9 x$ C' I; x Z& g7 G) FCoding, 编码
7 l4 \/ @2 C* v8 ?5 J' ]1 gCoefficient of contingency, 列联系数
3 u" e) M9 ]% p7 p$ iCoefficient of determination, 决定系数1 L3 r3 J" J6 }! x9 @
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
) s: h& |9 y) F5 l* _ o/ W+ v- sCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
) i" a/ Y5 q6 E0 E0 ~$ s' A& cCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数) ?9 d5 P. E2 Z; ^# A4 U$ N
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数. j9 `/ O' V, W4 \: a
Coefficient of regression, 回归系数+ C& m! S% P- m! @7 R4 G0 O
Coefficient of skewness, 偏度系数6 u0 L) H# q( \4 Q& |; b, K
Coefficient of variation, 变异系数; u5 _# v6 ?3 m3 I0 Z, ~, E& Z3 U
Cohort study, 队列研究
, r+ e: j S, W+ e; `, W, Z1 kColumn, 列0 [: |, X! w0 s8 w. O; b
Column effect, 列效应
0 H; [% t' Q- q. y( x. {Column factor, 列因素
; e8 i% @" y+ A% g; N. fCombination pool, 合并
q+ I: I: X' n. SCombinative table, 组合表+ u# A4 z, p- r2 C
Common factor, 共性因子
1 g. O, L6 ]( Q; iCommon regression coefficient, 公共回归系数
+ @) t# V6 ~% [) B) NCommon value, 共同值1 O8 c- ~* c0 j* [. Q% U% t. G
Common variance, 公共方差
6 A3 S% D- G& _- OCommon variation, 公共变异, p1 k6 q; \' K/ x) w
Communality variance, 共性方差
. K# V& x2 Y! d8 }- [Comparability, 可比性
- i; s- c4 ^' k7 ?. ^6 L" hComparison of bathes, 批比较
3 {% L3 E, L# Y( KComparison value, 比较值
0 N" |4 Z2 z8 o' ^Compartment model, 分部模型5 }1 q6 J* o$ P$ _" t9 B: f
Compassion, 伸缩
. X7 r( W5 U4 V1 M8 U2 N6 iComplement of an event, 补事件
7 S* k; o: \) |9 U# Z1 T4 yComplete association, 完全正相关* d' _$ u1 l, g
Complete dissociation, 完全不相关
8 G3 d3 N9 {+ u$ ~! CComplete statistics, 完备统计量
+ Q5 Z% C3 |' `& Q1 I9 R4 aCompletely randomized design, 完全随机化设计* q0 ~" `! m2 r: z+ m# l
Composite event, 联合事件1 K; b, t F( q& @3 _
Composite events, 复合事件8 z$ u2 k4 S% N7 Z+ V: m. L
Concavity, 凹性
+ ^$ U3 K/ G1 t+ w9 gConditional expectation, 条件期望
' V; f$ x% n7 ]& Q4 C: C, aConditional likelihood, 条件似然, ~) D0 l% \# P; p& [8 @
Conditional probability, 条件概率
( C, [, }2 n9 t! U4 h' C& YConditionally linear, 依条件线性8 d; x6 O4 [, k7 d; x
Confidence interval, 置信区间( a" [$ f1 L; X" T( e- g' X: Q) s
Confidence limit, 置信限
. v& _0 Y" ]: s4 m" gConfidence lower limit, 置信下限
& p0 G. o4 F2 B0 z1 d( g: HConfidence upper limit, 置信上限; F6 ]$ k. t$ u) D
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析# [3 z+ _9 ~' a7 D
Confirmatory research, 证实性实验研究' X4 a, `- a9 h4 z5 R) v0 ?
Confounding factor, 混杂因素
. e+ S) U, w: B- \5 b- a; i2 G. _2 YConjoint, 联合分析! ^5 |( P/ O* n9 P# _! Y
Consistency, 相合性
( v5 ^6 y+ v( E8 d# s; i0 ^! MConsistency check, 一致性检验
8 `4 o2 S% H$ @4 F& lConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计0 f$ i; i0 ]8 Y8 p: P4 U
Consistent estimate, 相合估计4 s$ L2 M& {* r! m) A* v! I
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
N* A% L$ m- i# HConstraint, 约束7 A# ^1 Y! q! L+ H
Contaminated distribution, 污染分布0 ?9 s; |7 @0 X5 N* d+ r' m# p% A
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布4 A$ }: T8 u1 m& d, l
Contaminated normal distribution, 污染正态分布8 U5 m1 Z( W' ?
Contamination, 污染
: E' {4 D1 @$ V- i- i0 M2 j0 mContamination model, 污染模型
0 d) N( c' s dContingency table, 列联表
- J: z7 l1 F) I) H9 uContour, 边界线$ T' D$ L7 g4 N+ _
Contribution rate, 贡献率0 n4 }% B0 M: K/ M1 \0 R7 q
Control, 对照( G u' b. {7 @/ B# k
Controlled experiments, 对照实验
1 m7 [* F- _! N3 K9 `" MConventional depth, 常规深度& h3 e8 p! ^$ q! d: F0 ^5 M, V- o
Convolution, 卷积$ h1 r' |, `8 v9 u/ v
Corrected factor, 校正因子
0 `1 S9 _6 T' |* D. }Corrected mean, 校正均值6 N7 _" p8 e( U$ \
Correction coefficient, 校正系数
1 |* P" H+ k. i9 {4 u( p# D/ DCorrectness, 正确性
4 {% t& \ ^# Y+ g% d2 PCorrelation coefficient, 相关系数* Q1 K% o1 Q5 T. u/ }5 z
Correlation index, 相关指数
: G2 g3 C* L7 @1 K, U ` g, A# tCorrespondence, 对应# {, G) [: b7 {
Counting, 计数! U7 W y! e' Q7 K
Counts, 计数/频数3 B* m" k! I4 `- i) S
Covariance, 协方差; N2 E0 ^- w) t8 G
Covariant, 共变
7 S" Q B' U; D7 l0 r) ]1 JCox Regression, Cox回归
- V( U% ~% w$ Y& `% aCriteria for fitting, 拟合准则# A% P' ~2 {& F5 {$ b
Criteria of least squares, 最小二乘准则3 g. \1 Z# b2 {- } Q
Critical ratio, 临界比
. P+ R* J$ G, i9 y' i& ~0 gCritical region, 拒绝域
! V6 x3 Z/ z" j* L" P9 y! w: n9 y3 B# {1 vCritical value, 临界值5 h2 {( }- y( t; D( L2 k/ }1 m
Cross-over design, 交叉设计8 E& t( `6 z2 E; s1 ^2 l( G# p% q' s) b
Cross-section analysis, 横断面分析
# i3 Z# i3 W D1 G: J1 H; G7 aCross-section survey, 横断面调查& o0 \( d2 _1 g- B+ P
Crosstabs , 交叉表 . J4 C, r, v, D7 S2 I- d- ]
Cross-tabulation table, 复合表
. `$ S9 O3 X9 W$ `2 T# g( ^0 \% Q( RCube root, 立方根
# K/ |" p4 |2 ~6 k7 jCumulative distribution function, 分布函数* D- c% }. R- o M- Z& e
Cumulative probability, 累计概率# \ O6 {0 N! z6 n4 F4 f5 o/ V
Curvature, 曲率/弯曲
+ y& T' K" ~) Z$ c& Z8 \Curvature, 曲率
) e5 F: Q3 n$ B; P# m2 `Curve fit , 曲线拟和 ( |0 ^7 N. D+ V j9 A. \# T
Curve fitting, 曲线拟合
' m& s2 s% K7 X. I0 ?Curvilinear regression, 曲线回归
0 e" {) F3 o- c. G) OCurvilinear relation, 曲线关系: L& ?; V* Q) f9 l: z& P
Cut-and-try method, 尝试法! U; b7 j+ M" c; W& }
Cycle, 周期
4 `/ A l9 A2 O+ a8 n4 A; `, e# iCyclist, 周期性
9 A: h* w8 c$ U, G; z+ x. w; N, HD test, D检验2 R5 P( g+ I1 h4 D; _
Data acquisition, 资料收集
. ?- P7 g- @0 F) T k- MData bank, 数据库- n* i! o1 q, E2 r2 b, _! p
Data capacity, 数据容量2 n& f7 W$ |1 `! G' {1 c* E
Data deficiencies, 数据缺乏' p# l5 Y1 s& D) Q$ z
Data handling, 数据处理
9 m& j: `0 I" k& Q1 m% D pData manipulation, 数据处理 s0 q+ Y8 @0 s# Y$ K
Data processing, 数据处理
6 V _4 ?/ n/ S+ {! T& o, B9 BData reduction, 数据缩减' n1 Z7 Q7 X. c3 V# l9 M7 Y
Data set, 数据集
( Z' R- F1 a5 q& H NData sources, 数据来源
' v* C7 |! O5 N: ]7 D: x/ Y- ]6 d nData transformation, 数据变换
+ t ^3 J, p* w7 zData validity, 数据有效性) H; m, \" x% k8 b }
Data-in, 数据输入
& E6 ~$ H' P3 ^& DData-out, 数据输出
9 @3 C. ^; e5 b7 T! S$ p+ cDead time, 停滞期 V, p: I' M3 t! C: m
Degree of freedom, 自由度# i- i$ q5 I) W" Z- k; Y' w
Degree of precision, 精密度
. \5 ?# Y0 T. u8 E: V. EDegree of reliability, 可靠性程度
$ P4 ^9 c0 O7 A9 j4 @, `Degression, 递减
% Z( g, r6 \6 A9 HDensity function, 密度函数, c4 ^2 C8 u5 i1 \, U( D
Density of data points, 数据点的密度
! V) I/ y+ U, z i p! ~0 @, cDependent variable, 应变量/依变量/因变量
. d/ l) v. C# t& ?* TDependent variable, 因变量
! J; \7 e% F6 V) vDepth, 深度
4 _6 P) y- r' j* ADerivative matrix, 导数矩阵
1 q' ?1 X( J- l; n P# eDerivative-free methods, 无导数方法
: {, E. O/ j2 Z9 EDesign, 设计 F5 s/ w- B& S
Determinacy, 确定性
3 \3 E5 w* x1 |1 s/ c$ |Determinant, 行列式% I, Z/ D( i& q& C [
Determinant, 决定因素
. m; x0 T( x* J4 C4 i* rDeviation, 离差7 k" E5 {# C2 p6 c' L, t
Deviation from average, 离均差
9 s7 r0 m0 U1 h* g3 NDiagnostic plot, 诊断图
3 K9 J# ]8 B4 h# A. I/ V$ iDichotomous variable, 二分变量
* U. c7 m; w+ ]Differential equation, 微分方程' c. W) G0 H; C- F! a" l6 P" I
Direct standardization, 直接标准化法
i ^1 T( C& _) @ C, S4 s. a3 Z) vDiscrete variable, 离散型变量# v* V( N& x2 x' a5 ^" A: o( f
DISCRIMINANT, 判断 1 \$ M7 ^5 J$ p3 S+ u5 x
Discriminant analysis, 判别分析 f: n; S: u0 X$ x- r
Discriminant coefficient, 判别系数
2 o/ C3 |/ k d( W5 D% G( [Discriminant function, 判别值* r& K* w5 {7 \! @, V' J, Z
Dispersion, 散布/分散度
3 v4 \/ ^8 v1 X. d- E+ `Disproportional, 不成比例的, R7 i5 N4 [; [2 H4 z7 I. @6 j$ v
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量4 H, Q+ |# e) K% D7 g: `
Distribution free, 分布无关性/免分布4 g: c- M" Z, a
Distribution shape, 分布形状/ F# T8 R3 h. B6 l
Distribution-free method, 任意分布法2 }9 u% _+ }+ }1 [3 Z4 s7 I
Distributive laws, 分配律
+ E3 r3 F. [6 X& _0 L) [; P& b0 p; hDisturbance, 随机扰动项; _7 B( i* h8 E" Y* g$ c: a1 [
Dose response curve, 剂量反应曲线
* x ]+ q7 U' \$ {. i. BDouble blind method, 双盲法
% R7 y+ J4 |) w# P$ jDouble blind trial, 双盲试验0 w" r# \2 Y- \
Double exponential distribution, 双指数分布
( b* o! J# X1 i* d$ uDouble logarithmic, 双对数
" @8 n- j$ m( D: h+ p: s# FDownward rank, 降秩. g8 p9 N. M- X+ Z# y6 e
Dual-space plot, 对偶空间图
' {8 J: N, n3 o' w0 x, }DUD, 无导数方法) }3 F, v: ^) N$ G0 [3 s+ b
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法' Q% V$ k4 m X; Q" {
Effect, 实验效应
0 W! o ?% `' z2 A. MEigenvalue, 特征值
: \, Z% g' l# k; m. LEigenvector, 特征向量! u& z# B& e% {
Ellipse, 椭圆, p" k& ]) `8 d
Empirical distribution, 经验分布
7 R! H- b0 c! N1 T' d7 ?Empirical probability, 经验概率单位
) k$ n+ C8 |2 s/ t; ]- }4 P. \9 I3 BEnumeration data, 计数资料
& E7 ?7 V( b4 z! Y* j: s8 K: m6 E. z% rEqual sun-class number, 相等次级组含量
" ~* w( H. U K+ r+ mEqually likely, 等可能2 F# F, f1 g! `. z
Equivariance, 同变性' o: X! V. E3 n0 E. A/ l! ^6 c
Error, 误差/错误/ l. N7 f5 s# P$ j6 V2 M6 G
Error of estimate, 估计误差1 m; w8 Z9 I) l, ~( k
Error type I, 第一类错误
( h- ]3 F! d1 n8 ?4 W* _Error type II, 第二类错误$ w' y3 S I: l$ d h V$ Y
Estimand, 被估量
* P# u, c0 R a. V2 ]! ~: {% y" m' QEstimated error mean squares, 估计误差均方& F4 J( `$ D* G+ J/ X3 Q+ r0 G
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和8 p/ W2 ]7 J1 Z* d4 s4 h
Euclidean distance, 欧式距离
7 u f) b: s; b3 }Event, 事件8 { m, u- o2 o( R. t# M" [. x: P
Event, 事件- _9 r3 w" N; l( o
Exceptional data point, 异常数据点
8 h. E: D0 }4 `5 b6 E" w% dExpectation plane, 期望平面4 Q, C2 ~8 H) e3 f
Expectation surface, 期望曲面
% c& ~9 ^2 t. z1 L' F8 [; c, @Expected values, 期望值' g+ g7 B9 @& q! c. q- z- t! t
Experiment, 实验
* y6 g/ g9 s& a6 ?# l1 `/ AExperimental sampling, 试验抽样
8 ~: h5 @& ? m% |3 aExperimental unit, 试验单位
2 \5 S, N$ r( g% c3 X! kExplanatory variable, 说明变量
3 Q! D- A0 H: m0 J+ N9 g0 t! YExploratory data analysis, 探索性数据分析5 e6 i, q5 S% y1 L! U4 D) Y
Explore Summarize, 探索-摘要1 A' x& b' a/ C0 W3 p% P
Exponential curve, 指数曲线
4 ?/ u- f* O% t5 a' y6 R* q* HExponential growth, 指数式增长
5 k" W z3 B* A* vEXSMOOTH, 指数平滑方法 6 \* z6 Y: k; |1 o; Y: l5 a
Extended fit, 扩充拟合
- r% k7 \, N; b% J( l! k9 ?Extra parameter, 附加参数3 W h1 q4 r- g% O: L6 _( M+ z
Extrapolation, 外推法
$ q) a% i" `7 b8 ~0 iExtreme observation, 末端观测值
( X, i; N! s) f* OExtremes, 极端值/极值
9 v9 N5 P' {9 e7 C# ^+ J" {2 tF distribution, F分布
) t4 I& G8 e- i1 C5 {' HF test, F检验
8 m1 l0 x6 {7 r. n z, D; uFactor, 因素/因子9 ^0 M+ }( U/ S U7 U5 u
Factor analysis, 因子分析. C, S d$ a6 d0 j x/ ^
Factor Analysis, 因子分析: }! Z! A- c4 x! j
Factor score, 因子得分
* z& d f3 C- H8 {8 vFactorial, 阶乘8 x" {( _# R. f% W4 i
Factorial design, 析因试验设计
1 w' x8 e7 z" v* z8 E- K) \False negative, 假阴性
# p m1 N8 p$ g3 oFalse negative error, 假阴性错误
, J( f4 D& s: pFamily of distributions, 分布族/ O) G" D, k" h" J7 B4 f: l8 {
Family of estimators, 估计量族3 N# ~7 b6 L% B# e2 i
Fanning, 扇面7 u5 t2 U) k1 r6 R C
Fatality rate, 病死率
! n& E3 O9 V, D; m0 ], O8 }- Y) DField investigation, 现场调查
5 i+ A1 `* b0 t7 nField survey, 现场调查
9 V1 K0 Y' [+ q% c5 ?: S# ]. cFinite population, 有限总体' [$ P3 i! w8 ? O% z
Finite-sample, 有限样本6 x, P" P7 z8 k$ j
First derivative, 一阶导数
, e7 G7 v# X( S( }: q" wFirst principal component, 第一主成分" ?" O: U7 E( X. r: ^3 e! {1 a- X
First quartile, 第一四分位数6 c3 V: N2 Q% @- B+ X1 f; f( L: |9 i. V
Fisher information, 费雪信息量
8 f3 p7 L% G, F" `/ Z' L3 EFitted value, 拟合值; H% l& u/ C' v* _5 ~
Fitting a curve, 曲线拟合
! d! M0 Q0 c5 V4 w- n$ ?- s, PFixed base, 定基
; @' V- W, E1 C3 k/ e4 ~7 aFluctuation, 随机起伏: N- {/ H, r% e6 k, f' ?1 N
Forecast, 预测
: h8 c9 t3 A3 r3 X `: O# SFour fold table, 四格表( h2 k1 n1 e% ]# r( x( m7 B& X
Fourth, 四分点1 f7 R: a) W/ f+ n) D) V
Fraction blow, 左侧比率& F8 T9 s9 U4 [5 a$ Z
Fractional error, 相对误差
' d3 t' @4 s1 D0 W( n# f! W0 z4 wFrequency, 频率/ r. y; B ~2 `2 i5 Z3 [9 U9 m8 P1 L
Frequency polygon, 频数多边图; p K3 O8 h- M h! N+ p
Frontier point, 界限点
0 N+ e( a- [ U0 b- e) jFunction relationship, 泛函关系: k* I; C- Z* P; P w; W7 v9 \
Gamma distribution, 伽玛分布( n4 i6 z7 D, M [" H& k8 J4 y0 U
Gauss increment, 高斯增量
0 T4 ^& e: {4 t2 ^2 nGaussian distribution, 高斯分布/正态分布( o1 w O: i! ^
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
; x% w+ A) k; U: _4 }General census, 全面普查
2 R) P& k- b! [$ |( i" ^. @8 Z2 KGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 4 v: o2 z8 Q( k% b1 r; ]
Geometric mean, 几何平均数& P$ A" i* W8 F8 I {7 D* H( m
Gini's mean difference, 基尼均差
3 C! q; O( b8 f w2 QGLM (General liner models), 一般线性模型
8 D, M) l2 e7 GGoodness of fit, 拟和优度/配合度
) ?! y# _. K+ \: u, w" YGradient of determinant, 行列式的梯度; k% Y# B4 S$ f& w! H" ]! B
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方, d. a o; X/ u+ Q# t( z7 d1 U! m
Grand mean, 总均值
; f" _: h1 e" qGross errors, 重大错误* ~& s" y& g6 U* S
Gross-error sensitivity, 大错敏感度7 a& P* |$ L6 w
Group averages, 分组平均: q) u: o0 E8 s) z2 J8 F. @: o
Grouped data, 分组资料
2 r) I! e8 q& x- b, m- SGuessed mean, 假定平均数: X* v2 g6 I- \% j/ ?
Half-life, 半衰期
) a* Q! b0 o/ P2 B2 B" UHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
% g' L3 a2 C) o6 c8 v' `: R+ {Happenstance, 偶然事件, s; b- p n @2 d+ B
Harmonic mean, 调和均数
$ ~& o' |$ L3 O4 {) jHazard function, 风险均数2 p# f, H% h, t# H, p
Hazard rate, 风险率4 e$ z8 u$ r2 c5 k; d2 x- N
Heading, 标目 1 E0 B" i7 M" Q: Y. @* ^: ?! [
Heavy-tailed distribution, 重尾分布% u2 U- ]9 w- U* o
Hessian array, 海森立体阵
2 \& z9 v9 }# _1 }+ M Z" KHeterogeneity, 不同质# N- i# E( k8 P& P# a
Heterogeneity of variance, 方差不齐 " Z5 A, o4 B5 j8 _; R8 }. O' Q
Hierarchical classification, 组内分组- R; o, I# Z3 \# ` D% N
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
; p3 H/ W- V2 l1 R/ ?% wHigh-leverage point, 高杠杆率点
9 ~- M& m+ M5 A% G( NHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
( t+ ^5 _1 f# x5 _$ [6 r7 u0 aHinge, 折叶点) y) o' v" q. d/ m9 d; S
Histogram, 直方图/ v1 u# ^4 ^; Q% ?
Historical cohort study, 历史性队列研究 + N8 M" K" e/ f* i/ S% {5 i
Holes, 空洞
9 G0 \ y3 A O& ~: xHOMALS, 多重响应分析
; [: h8 H0 x5 gHomogeneity of variance, 方差齐性
& P) ]* U6 ~0 z- j* G+ T6 x. wHomogeneity test, 齐性检验
/ `( w" M) B, I- R7 ?' w5 ]Huber M-estimators, 休伯M估计量
( S0 L2 L8 w K8 s# {8 R7 MHyperbola, 双曲线4 R) ?& Q6 R9 |
Hypothesis testing, 假设检验3 F, b2 {. l& g+ n
Hypothetical universe, 假设总体/ G) g' i( p7 J
Impossible event, 不可能事件
1 t1 W7 a( m5 YIndependence, 独立性
: {6 b: q9 o8 @( x8 JIndependent variable, 自变量: G* u- d L. w% U- S; _' T
Index, 指标/指数5 d* h" K/ v. g" J
Indirect standardization, 间接标准化法
B' @6 ]$ i+ z$ x8 WIndividual, 个体3 ~; D9 P# M2 U% I
Inference band, 推断带: ]+ `! l- `& K6 }3 ?
Infinite population, 无限总体" i; E, ]2 Y* u0 h. _1 d
Infinitely great, 无穷大3 r9 D D( S0 }+ v
Infinitely small, 无穷小0 v$ |; j7 Z7 s7 I6 o {: M
Influence curve, 影响曲线
2 N/ s/ f3 O0 D6 _Information capacity, 信息容量
2 C# \( K& e: q8 BInitial condition, 初始条件
/ s: ~0 ?# X `( JInitial estimate, 初始估计值- ~4 {; x9 T, t2 W* D" [2 [
Initial level, 最初水平) m- W& I( r- W5 b2 k
Interaction, 交互作用7 c5 W- K- M0 O0 T
Interaction terms, 交互作用项
# A3 S7 J. K3 T# r6 ~Intercept, 截距
% o; ^- K2 m6 i' r. N4 V1 vInterpolation, 内插法
4 t& s+ i0 g5 R1 KInterquartile range, 四分位距
c$ h/ l* N2 }/ Z& X kInterval estimation, 区间估计
- ~! m" ?" I8 M6 LIntervals of equal probability, 等概率区间$ L* @! I4 \6 O. t
Intrinsic curvature, 固有曲率
' q. Y% {1 ]4 B* ]4 I& LInvariance, 不变性
1 M; g! n* B; }( H4 f/ S% jInverse matrix, 逆矩阵% T/ t9 O6 \4 |5 w0 G
Inverse probability, 逆概率! t6 W2 O) r6 w. a7 J6 n' d
Inverse sine transformation, 反正弦变换
$ U/ P# z E+ U" l* hIteration, 迭代
$ W) G' J2 J6 Y! Q- i& ZJacobian determinant, 雅可比行列式% m$ H" E: q" Y* ~, b6 N
Joint distribution function, 分布函数
# b" p- R2 h; ` e1 Q! K5 ^% w3 j) V( PJoint probability, 联合概率
) A5 u& [. T6 k8 vJoint probability distribution, 联合概率分布
9 ]: y5 }7 X" ~K means method, 逐步聚类法
7 u& X2 k: E4 w! A9 t: @Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 z6 B. _! @/ i/ X' E% O
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图8 @8 \$ X" ^1 V* b4 X
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关+ }- L6 c1 K& n/ P6 p- Z
Kinetic, 动力学2 P4 v( I j7 R" T4 [3 m0 a
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
4 R: S. |2 R5 c* KKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
/ ~6 U' u. Y% o% S' w: IKurtosis, 峰度- z( E% S7 {3 j2 n. W
Lack of fit, 失拟' S# |' ?' s# G) V5 K
Ladder of powers, 幂阶梯
8 B4 f# F, n/ U6 J, CLag, 滞后
$ }! g! F1 h1 [+ oLarge sample, 大样本 @0 F& ]) \8 h( C
Large sample test, 大样本检验( c; g# G+ |7 N
Latin square, 拉丁方8 r7 U& t3 C' l& f: u( Z
Latin square design, 拉丁方设计' ]& Y, D$ i) _
Leakage, 泄漏9 B4 d" m3 @4 L. R5 t" ]' d
Least favorable configuration, 最不利构形) E0 m, w; ^3 [: D- V* n
Least favorable distribution, 最不利分布/ ^% l* d0 `3 z9 C' w0 B# g, E
Least significant difference, 最小显著差法5 o+ D6 T' O/ D8 D; ^. s9 z
Least square method, 最小二乘法
' ]3 D/ `& u$ K: ]Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计) j# ?- ~4 e3 j2 w R p
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合9 z) n! B% p7 b" R+ n
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
3 Z- G" g1 Q/ I9 J. c ^# vLegend, 图例, n' T) C4 G2 N4 Q# H0 G
L-estimator, L估计量
# n4 S0 M4 @) _ FL-estimator of location, 位置L估计量/ T; [* v, b8 T* C6 E
L-estimator of scale, 尺度L估计量8 d& J: @# t3 S/ b! k1 Q
Level, 水平
0 ]& Q+ B3 e \8 n$ Q8 c9 PLife expectance, 预期期望寿命; f! B2 K8 B$ v! T+ v+ A; l2 v9 {
Life table, 寿命表( K! a% n- L( B# ]! ^6 `1 q- L
Life table method, 生命表法
2 g R: J) @ \0 \- mLight-tailed distribution, 轻尾分布
* B0 M+ B6 [9 {5 x" v" \Likelihood function, 似然函数
' z. d) d3 _/ [% U8 {Likelihood ratio, 似然比1 w, t* \. K4 @& O# R: @& {; r5 ^
line graph, 线图
% Z* J% G% f9 }* @7 hLinear correlation, 直线相关
" e2 Z( Q! G9 u" Q, F8 N/ u" QLinear equation, 线性方程1 N% S8 x$ J4 h: b7 d4 A8 f
Linear programming, 线性规划: E7 m R c" ~! D9 R" V$ P
Linear regression, 直线回归. u0 D3 z: V6 f ?; c
Linear Regression, 线性回归, l3 d0 H8 b" R0 G
Linear trend, 线性趋势
; m# L! b8 f+ ?" G% tLoading, 载荷 0 S" n! H1 v/ K# k g
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
5 L7 j$ u0 p4 P# f2 KLocation equivariance, 位置同变性
/ F5 @4 s$ U9 |- O- TLocation invariance, 位置不变性2 h) {7 S4 v, z# C
Location scale family, 位置尺度族
! f9 W" T: ~: b2 ELog rank test, 时序检验 8 Z! u" [) }8 H
Logarithmic curve, 对数曲线
7 G% g" E; r( e; n" X) G0 YLogarithmic normal distribution, 对数正态分布+ B" f( [3 ~5 v) ~5 s( N; ~
Logarithmic scale, 对数尺度, W# O- {4 d' X, f" B
Logarithmic transformation, 对数变换. Q1 [: @4 q4 y! b8 p& p" h
Logic check, 逻辑检查( w1 P. b$ V. E6 {4 N9 U
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
) p# \* \$ I. r: p# `Logit transformation, Logit转换% Z/ I) k' n3 `
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
- A6 x% S; k7 X$ I4 xLognormal distribution, 对数正态分布
z% _% h* `3 P! ?6 m' RLost function, 损失函数" |0 `! N5 n3 F, `
Low correlation, 低度相关
. L1 E. Y+ g( ~9 H. F" _Lower limit, 下限
% j# U5 A" w0 c: i9 lLowest-attained variance, 最小可达方差
& D: B; J1 S. U# e2 i B) vLSD, 最小显著差法的简称
+ K8 ?* p( r$ u4 }7 A9 SLurking variable, 潜在变量. ^+ q. r0 S" ` x( |8 t8 k
Main effect, 主效应
; P# K! k1 }6 F5 [+ e) jMajor heading, 主辞标目4 j3 l1 N& d- P5 l8 Q7 S$ E0 X
Marginal density function, 边缘密度函数' y' d6 `7 [1 x1 ]3 J/ g/ L
Marginal probability, 边缘概率1 {/ y7 T( {, l* {6 k9 G, f
Marginal probability distribution, 边缘概率分布' b1 w1 o, D1 ]3 T* h- T* j1 g
Matched data, 配对资料, X8 z: V9 t& R# X; a. N! L
Matched distribution, 匹配过分布( `" m8 n% _8 ^ k) W3 d/ O" S
Matching of distribution, 分布的匹配
7 y4 w' W h2 u; H* d; }& OMatching of transformation, 变换的匹配: ], ]) ?- m) k7 o, E
Mathematical expectation, 数学期望
! q! m* y# D& i2 s$ cMathematical model, 数学模型
. U7 |$ o a! G4 Z7 k# NMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量- ^" {* S1 }9 @: ~6 U
Maximum likelihood method, 最大似然法
5 S; Q& J5 `8 x- `' Z6 ]$ r0 GMean, 均数1 z2 D4 o5 P5 x2 o3 K
Mean squares between groups, 组间均方, y( @! }0 B" v( d
Mean squares within group, 组内均方( A1 r7 ~, h+ S( V1 S$ i$ p
Means (Compare means), 均值-均值比较
5 U) u/ L0 w+ t3 z& JMedian, 中位数
) W7 A M4 c8 EMedian effective dose, 半数效量
" _ [8 W2 q+ g' q& N" DMedian lethal dose, 半数致死量9 p9 w1 C: I7 R2 Z9 {1 B `! {! E
Median polish, 中位数平滑' K$ n( a; ?8 X0 K
Median test, 中位数检验" J4 S! M9 `- `
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
5 m# @, k. [9 v# J. G2 b9 W6 B3 kMinimum distance estimation, 最小距离估计
6 [/ C- m4 ]: o% S: F- DMinimum effective dose, 最小有效量
# C1 a% q" z( q: P8 J% k/ C7 H+ \) JMinimum lethal dose, 最小致死量
% \- ?# I8 O3 m5 QMinimum variance estimator, 最小方差估计量
) |! w ]- u& n8 q" Z: ]MINITAB, 统计软件包4 y2 \* U5 d7 M( T: u8 X! G
Minor heading, 宾词标目
8 w& \3 N& K) qMissing data, 缺失值6 x5 ?7 I* e' B- b
Model specification, 模型的确定( }0 D- f0 z& r% @. D( O
Modeling Statistics , 模型统计
( r' G* w' `# h2 x$ TModels for outliers, 离群值模型7 P; H; w' Y7 S0 Q5 p9 S% c
Modifying the model, 模型的修正
2 y, a5 C3 {7 P) FModulus of continuity, 连续性模% J8 n; Y7 d. K8 x& c! R2 k! [
Morbidity, 发病率
. S! v- f* a& NMost favorable configuration, 最有利构形8 ~4 Z/ H9 A; o. \ j3 m, M- x6 }2 _
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
: K* K' c0 U7 IMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
1 ]: ^$ f- ?4 X# m4 n/ wMultiple comparison, 多重比较4 ?6 ]- A$ ?( j9 x! E
Multiple correlation , 复相关+ r S! M; S( m k$ t# g
Multiple covariance, 多元协方差& r6 q- y, S8 _1 p& H* ?
Multiple linear regression, 多元线性回归
* w% S% s/ S! w1 ^; ]8 ^Multiple response , 多重选项
2 y5 m; s* B l4 x$ f! MMultiple solutions, 多解
- R. ^. H+ H5 K e+ z+ bMultiplication theorem, 乘法定理
* M, `7 {" _+ \2 UMultiresponse, 多元响应7 X. f9 {( C+ C1 L2 J7 F" t7 s0 `
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
8 ~# y+ T' X% J5 uMultivariate T distribution, 多元T分布7 @! {9 J( d# f) K
Mutual exclusive, 互不相容
) x w& m" Z$ ~2 \0 ?6 ^5 FMutual independence, 互相独立
# v9 F$ Y M* c/ xNatural boundary, 自然边界; r' K$ S e& |3 [- B. w5 E
Natural dead, 自然死亡
, g" H. `- j) r* hNatural zero, 自然零' l6 o8 h: e" ] |& ^9 `9 B- l
Negative correlation, 负相关
" ]$ Y6 u& Z2 a2 Q3 {, G3 U$ ONegative linear correlation, 负线性相关# ?2 I3 K. \2 a
Negatively skewed, 负偏
- H5 Q5 ~% T& E9 h- MNewman-Keuls method, q检验
. q _4 v1 m8 m6 L3 p/ ]NK method, q检验
4 m8 O9 f; O3 |No statistical significance, 无统计意义% {; {% r+ g( x
Nominal variable, 名义变量7 O5 e% b$ g8 H; r* b
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
I' Z2 y) r) g1 N* O' w1 _$ A6 DNonlinear regression, 非线性相关7 x c& s6 x: V9 D- Y& A# N% V, c
Nonparametric statistics, 非参数统计1 k- i4 L$ v9 [. V5 C8 K: ]
Nonparametric test, 非参数检验
3 K" F# x6 h# C$ K: @Nonparametric tests, 非参数检验6 s. n+ e* K" |2 \5 Y
Normal deviate, 正态离差9 W, f$ K! B" D4 i! G
Normal distribution, 正态分布0 |. G1 L8 Z. C4 f! t
Normal equation, 正规方程组
/ S8 m. q6 @0 p+ @, RNormal ranges, 正常范围/ z; Y N8 q( T
Normal value, 正常值
# ^; E/ X$ D7 o/ Y7 c4 cNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
, M! v2 O) }7 N6 M1 T$ b+ ]- \Null hypothesis, 无效假设 / Z' p2 X) U6 u
Numerical variable, 数值变量# \0 B: R8 O1 J" l5 J
Objective function, 目标函数+ P) W2 R$ y. L, ^' N, \# e7 i( M
Observation unit, 观察单位+ e% E+ T6 a0 p* T% b/ a) D* @
Observed value, 观察值( v+ [) ?2 F8 S) C1 M+ y3 x
One sided test, 单侧检验& B5 f# F4 U" Y! L' ?( I$ U! O
One-way analysis of variance, 单因素方差分析" `& t( W$ _" D8 }* _6 Q
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
7 y" n$ t, J) o0 h3 o! cOpen sequential trial, 开放型序贯设计
* d! ^% j% @6 I$ i6 X e: bOptrim, 优切尾9 Q) U% X9 P4 K0 {" Y2 L' q) W0 f
Optrim efficiency, 优切尾效率
$ A2 F2 T: D' e9 nOrder statistics, 顺序统计量4 v; W N N, \/ ]
Ordered categories, 有序分类' Z, @# U3 g+ N
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归8 L) Z+ `/ x2 O, B* P3 ^
Ordinal variable, 有序变量
Q$ k. {) j+ H+ WOrthogonal basis, 正交基8 ~* v m: j% o) \" P$ U
Orthogonal design, 正交试验设计
' m7 ^3 @0 r% v8 u; D F6 bOrthogonality conditions, 正交条件
9 x3 f2 F3 t* f bORTHOPLAN, 正交设计 4 e. S6 ~# X8 Y0 N" R
Outlier cutoffs, 离群值截断点
9 m6 T! F: d" C% u$ z1 ]Outliers, 极端值 q, r! Y0 P9 I5 c8 x
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
1 I7 h$ Z3 q, p/ A- eOvershoot, 迭代过度
$ |, Z+ c# s9 ]4 o) I$ c: I+ t7 J5 M9 W) fPaired design, 配对设计3 c8 k4 j) M4 p4 }/ R
Paired sample, 配对样本7 ~) d) ` N" E5 ]( z! I" s
Pairwise slopes, 成对斜率
: M/ C! B% h: j5 {/ `2 O4 [Parabola, 抛物线
: s! i% {- S+ _3 I, LParallel tests, 平行试验7 Y. n- L0 e4 v. Y* j& D+ G) a
Parameter, 参数3 `" B6 g- w x/ |+ j. x
Parametric statistics, 参数统计
. r" E8 a* |8 A$ u FParametric test, 参数检验
8 b( f+ `. p. p9 e4 S* ^Partial correlation, 偏相关8 I8 d7 C0 `* d4 U, c! Y6 G
Partial regression, 偏回归
" {. k0 N; V* m5 T) C* t( JPartial sorting, 偏排序# u. k. t, K+ t$ z: i
Partials residuals, 偏残差
* R' l8 Y! Q8 w& e. Y& @Pattern, 模式
- {9 r1 b: }, @5 y0 e+ MPearson curves, 皮尔逊曲线* E( x/ G: @& I# Y( I
Peeling, 退层
' h$ f& D9 r4 FPercent bar graph, 百分条形图
5 k+ v8 ^2 q7 B4 z UPercentage, 百分比' G. o' B/ q+ N) o) d
Percentile, 百分位数( l+ ?) d! S8 ~4 J$ r# S3 L0 \
Percentile curves, 百分位曲线7 ~! E6 e( O+ [( _3 A
Periodicity, 周期性
/ } \4 |' ^( ^0 I' p4 l4 p) oPermutation, 排列
6 U+ M; B9 G) pP-estimator, P估计量; m u. G( g( \
Pie graph, 饼图& F9 ^' Z5 ] u8 k& p. B- \, D) n. i4 ?
Pitman estimator, 皮特曼估计量+ A5 v6 L9 p5 V v$ T( d/ W3 D
Pivot, 枢轴量; u& B2 |; i8 a- d C
Planar, 平坦
+ d# e' k) ?- z+ F1 d! QPlanar assumption, 平面的假设4 a& a2 J8 k: `* O) Z. k5 K5 L
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
" q w4 ~8 b: [2 ZPoint estimation, 点估计
" a( p% h' u& t. ZPoisson distribution, 泊松分布+ j9 p: t3 Q8 i& J& S* F- h0 B1 ~
Polishing, 平滑. f5 y; Q! A# E$ ?, r+ T5 l5 f6 W
Polled standard deviation, 合并标准差
$ r' m* m/ q; @3 p# w2 e3 kPolled variance, 合并方差' l* J- _( J1 M& [
Polygon, 多边图
" f. [) w: j4 o5 MPolynomial, 多项式
# ]. G9 |+ a) \1 y+ K2 b8 |' dPolynomial curve, 多项式曲线- }: ]( g9 A4 P$ z1 ~+ N
Population, 总体
6 w1 W7 L* \, O- ~Population attributable risk, 人群归因危险度
; ]4 Y# D9 O: A, n9 m+ c! lPositive correlation, 正相关
) a, B% ?. d/ i7 l# oPositively skewed, 正偏0 `! t; ?$ p$ r0 }" U: p7 C* F
Posterior distribution, 后验分布" S& a! D, q0 F! V7 I& a
Power of a test, 检验效能* H5 U- I& d8 o+ ]- M/ }, i
Precision, 精密度, I) y1 F, P, c7 n |) g* q
Predicted value, 预测值
. t5 C! \, {3 R0 V9 ePreliminary analysis, 预备性分析
! B4 G* _/ }' B: a' i YPrincipal component analysis, 主成分分析
/ ~# i: E7 [* b6 @9 W5 b+ O1 _Prior distribution, 先验分布
+ a0 k7 E6 i9 v" I1 SPrior probability, 先验概率) r- _8 h3 v5 |1 A% h- r% }! x7 u
Probabilistic model, 概率模型
! j% i$ C7 [) Tprobability, 概率
`. }7 l' [8 dProbability density, 概率密度8 P5 t K* }. F) ~
Product moment, 乘积矩/协方差4 Y+ K0 D9 R2 x. S) C
Profile trace, 截面迹图0 k q F1 x- o" _3 ]( `3 f
Proportion, 比/构成比
$ x3 R; T) f: n; B7 i8 rProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样& S2 x+ p7 K, h( w! |) i* v0 v) G8 B
Proportionate, 成比例
& b- p; Y6 z6 tProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量: D' X+ r; v& l$ ?3 J3 Y) F
Prospective study, 前瞻性调查
) ^- \# ?2 O2 i% ?Proximities, 亲近性
6 H6 \$ c5 `9 y7 U5 _Pseudo F test, 近似F检验7 G% L8 @9 d7 z( Y, N. C4 Q
Pseudo model, 近似模型
& G) h+ m- J! {( A! E7 rPseudosigma, 伪标准差
3 f2 J |. i9 _Purposive sampling, 有目的抽样
9 z3 ^7 g9 o4 C$ H5 C6 o0 BQR decomposition, QR分解
; {* t: B7 _; Q5 h5 U0 f9 z/ kQuadratic approximation, 二次近似
. m q: }8 W U# `Qualitative classification, 属性分类
$ O( n8 l0 { W7 M6 n% z* w1 }+ s; [3 JQualitative method, 定性方法! B/ \/ \$ q# b/ a1 C# e
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图5 b9 U/ C+ E4 M) e4 ^; h
Quantitative analysis, 定量分析( h5 b2 s7 [5 T
Quartile, 四分位数( t3 t) C6 r9 P/ D8 a
Quick Cluster, 快速聚类
% l- o2 S9 u) R& l* e5 cRadix sort, 基数排序
$ }5 I- T5 x3 K6 q" ~Random allocation, 随机化分组0 N+ r( \3 ~ r. o+ T" R" o: I
Random blocks design, 随机区组设计6 ~* \' J' m8 o' o$ C r5 Z* }2 @
Random event, 随机事件
6 a/ I! n; T" U+ _! mRandomization, 随机化4 O1 Q! f' @) r$ f( C f
Range, 极差/全距2 M" ^) e3 q* {/ u
Rank correlation, 等级相关8 f/ p& T* ^0 _; @4 p0 q
Rank sum test, 秩和检验9 m4 J2 L7 l' t
Rank test, 秩检验" |* R% s, S1 `; _7 p4 w
Ranked data, 等级资料
[7 [& b6 ?' d$ r- xRate, 比率
7 s0 c) i$ O: F( VRatio, 比例
7 X$ j: N) K4 H! U" g! x& F7 yRaw data, 原始资料
5 y& B! |' l/ LRaw residual, 原始残差! l- l) g) z H
Rayleigh's test, 雷氏检验
% _$ M9 @1 ~* N: _Rayleigh's Z, 雷氏Z值 ) O+ z3 q) \6 J& Q1 o# n% O
Reciprocal, 倒数
8 c6 B! ^; O% P0 P8 Q4 i, |. DReciprocal transformation, 倒数变换/ y; ~ Y9 z. u! `( ]6 p9 p
Recording, 记录
4 m' `' M4 V# _% U* g5 |+ w' H7 L' |: }Redescending estimators, 回降估计量: [! B$ s7 N6 o, W
Reducing dimensions, 降维
- ]4 E6 J) m) k0 w- L! V. KRe-expression, 重新表达2 J( f, R; j: e" V; n8 t
Reference set, 标准组 W5 Q, @1 I2 o" n( X
Region of acceptance, 接受域
" X7 o+ n$ r- a, LRegression coefficient, 回归系数
) p# h! h9 I/ B. F5 vRegression sum of square, 回归平方和8 b9 l1 V! ~% @
Rejection point, 拒绝点$ C3 T/ Q+ V8 u' w& j
Relative dispersion, 相对离散度
6 r: p( {% F" H2 O% kRelative number, 相对数' P1 W# K4 u5 L( t
Reliability, 可靠性
/ L q, b& M9 T3 RReparametrization, 重新设置参数
4 U3 b+ E& u; D; D* zReplication, 重复1 g* Y9 q* Z2 a( ?; q
Report Summaries, 报告摘要' Q0 f4 }, K) _! _: I
Residual sum of square, 剩余平方和
" V9 r8 M W4 s1 o, H5 G, BResistance, 耐抗性! t- ~/ J0 x* \: \* i1 N8 `
Resistant line, 耐抗线/ w0 ]# ^4 k r& w o
Resistant technique, 耐抗技术
$ _8 d# y, H: k4 i0 t9 o0 P- LR-estimator of location, 位置R估计量
& }: W6 {6 {" IR-estimator of scale, 尺度R估计量6 q9 k2 Q& `: r* t
Retrospective study, 回顾性调查* c: H: t$ z5 N
Ridge trace, 岭迹
- e: M1 Y% m6 X6 j" \/ RRidit analysis, Ridit分析/ k3 o& F& k4 e, x
Rotation, 旋转$ q; K/ u/ O. Y
Rounding, 舍入
7 v* Y0 U+ M a% ?" x4 iRow, 行
L- D- q) H# D* l+ a* BRow effects, 行效应( `5 w2 f' ]% C5 M6 n& o8 K# c( L
Row factor, 行因素
3 L& y @5 C& v4 |( B6 w- u. mRXC table, RXC表0 _, @, A$ \: e" i4 `3 N+ ?- t0 x
Sample, 样本
* ~/ [) G8 k3 wSample regression coefficient, 样本回归系数% X4 e* Y! n, L
Sample size, 样本量
1 |4 o# r( T4 ~8 _5 l1 JSample standard deviation, 样本标准差+ d. E9 W; c7 `7 y, @
Sampling error, 抽样误差
0 {& @8 J7 L6 k W0 rSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
7 B9 w9 t0 a# Q$ A8 C' M/ jScale, 尺度/量表
) F8 U1 R2 a4 S I! Y; y9 L8 ?Scatter diagram, 散点图
' Q, F L d3 X) R+ x$ s2 JSchematic plot, 示意图/简图
: z' C2 C* x4 s( _4 p) lScore test, 计分检验
" B. P9 W( @/ R' R" R' |Screening, 筛检
! _! g# T: `. I' XSEASON, 季节分析
' P! N0 ]( Z @( oSecond derivative, 二阶导数
2 `2 U6 X& L4 i6 V$ Z( S9 y8 jSecond principal component, 第二主成分
) p& K$ m3 I& A6 h: H; P+ `- oSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 8 D* a l7 L+ o3 B
Semi-logarithmic graph, 半对数图8 B$ f% T5 R: C
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸8 j* c7 I8 T# y4 D" E
Sensitivity curve, 敏感度曲线
$ [9 P& ]/ x- R3 Z% _Sequential analysis, 贯序分析
4 D P9 ]# J* {Sequential data set, 顺序数据集7 ]+ g' l0 f# G I( M
Sequential design, 贯序设计
# b4 Y7 Q" f) b1 A) T. f! HSequential method, 贯序法: G( O D6 X+ ~8 c D+ Y b
Sequential test, 贯序检验法
* j) i0 w/ q1 RSerial tests, 系列试验4 s* S# w" T5 M- r8 O: j
Short-cut method, 简捷法
4 F3 y/ Q! W+ ~( dSigmoid curve, S形曲线
2 _$ O* j# Z; K$ [Sign function, 正负号函数) f/ l9 C0 ]3 q+ P
Sign test, 符号检验7 \1 d H' \8 h7 a# B( S9 G0 d" ]1 ]
Signed rank, 符号秩
" `* ^ K8 n' y3 K4 FSignificance test, 显著性检验
, u+ K2 ~$ A/ X( uSignificant figure, 有效数字( G5 ~$ k) v! | E- q& c" ?
Simple cluster sampling, 简单整群抽样) _4 y- v9 z/ M! }9 l
Simple correlation, 简单相关
6 G3 F- t* w/ @ L" |: [6 [) {Simple random sampling, 简单随机抽样
% E6 W+ n2 W) C( V/ T+ kSimple regression, 简单回归8 Q$ I2 t$ }2 m/ T- ~
simple table, 简单表
$ g/ Q( `% Z) A. PSine estimator, 正弦估计量- @, A) C$ b$ l
Single-valued estimate, 单值估计
" U- W# Q2 y3 _9 w6 N( B% iSingular matrix, 奇异矩阵0 L" e$ d2 ?2 w3 I" x. K+ z% ~
Skewed distribution, 偏斜分布 c2 z4 f8 |$ J( a
Skewness, 偏度
; Z, U4 m) ~; j" {Slash distribution, 斜线分布: [6 z5 e0 I" G7 L5 k& C
Slope, 斜率
8 j* c6 T+ W4 m* Y4 \8 a2 MSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
. u8 Q" U! p: f7 ?3 b- C1 Z \Source of variation, 变异来源
6 @. I% ?" x* RSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
" ~, J9 r/ }5 z) _, Y( s7 ISpecific factor, 特殊因子
& o2 c2 o z( |0 ~6 ]Specific factor variance, 特殊因子方差
3 T* q* e1 n. s6 hSpectra , 频谱
% a( ?( u6 x! U7 _Spherical distribution, 球型正态分布9 ^' I1 I$ Y* b5 k
Spread, 展布
' [0 x" \4 q% o# jSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
3 X& E3 v- _( q7 \7 }8 C) \Spurious correlation, 假性相关
+ \! O. @% D- k, h* A. cSquare root transformation, 平方根变换( |, B. ^; ^+ [4 z$ w5 @! H
Stabilizing variance, 稳定方差: V: S$ f! v( d3 H+ {" Z; U
Standard deviation, 标准差* F/ n |: d7 r; P7 K
Standard error, 标准误* u7 _% f5 Q% G" J' d5 B
Standard error of difference, 差别的标准误
: ~* v/ u& `* c3 e* o8 p$ [3 _& WStandard error of estimate, 标准估计误差
% P$ c4 X1 ?2 O* z( X2 tStandard error of rate, 率的标准误
! K: \5 d& B$ {; w |- y- NStandard normal distribution, 标准正态分布& ]( m$ g$ O* H- \8 b0 L6 @" |
Standardization, 标准化& ]5 z1 E) |$ D* o
Starting value, 起始值
$ n- ?6 B+ {$ F' `7 ]: V( D- _Statistic, 统计量* X2 P$ A$ Z, S) X% Y; j/ W
Statistical control, 统计控制% I& j0 B+ | ?: L2 A
Statistical graph, 统计图
0 R7 I5 t" p1 j# j6 v0 q/ {Statistical inference, 统计推断# P9 T, N/ E1 [. H7 q: R/ `
Statistical table, 统计表
7 X5 b s3 i: O( pSteepest descent, 最速下降法
a) X' L& Y$ lStem and leaf display, 茎叶图
2 Q8 h5 d3 |) v8 @Step factor, 步长因子
6 |9 Z: S9 S4 w' PStepwise regression, 逐步回归
8 ]) L; K3 ~( Z) B8 w- |Storage, 存1 q0 f) Q0 H4 K. i) ^
Strata, 层（复数）4 _2 z3 W4 ~! a* i
Stratified sampling, 分层抽样
# P- T" I0 k+ x3 y4 ~! U# CStratified sampling, 分层抽样7 N9 o# F) l" J% M) W0 c
Strength, 强度
( ]& w D7 d/ {' b- {% ~5 I+ aStringency, 严密性
! U/ x7 t+ w4 X5 I: I" _, s, V4 aStructural relationship, 结构关系8 g4 @/ S% U; Y9 K
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
* U' H/ R; K( iSub-class numbers, 次级组含量
% b" C8 m) a& dSubdividing, 分割! {( ^9 L. Q/ ~' I" \& s
Sufficient statistic, 充分统计量 H! l" K9 A R: F6 |! k
Sum of products, 积和
O' J, U! F( H5 I7 WSum of squares, 离差平方和
9 b% p; I+ \% O& dSum of squares about regression, 回归平方和
7 N3 U1 {6 b! p( I5 i% x6 X# V3 o1 ESum of squares between groups, 组间平方和% v! j$ g" j/ J
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和, z* M& ?8 f" k8 Q5 i9 o e" G
Sure event, 必然事件' \0 I0 R3 Q. V4 K
Survey, 调查
; _$ V* D6 q- K- z3 T. PSurvival, 生存分析
! B6 |0 w* @8 a; {/ j7 _* nSurvival rate, 生存率
' o2 A. Q% X" _) [0 t$ T1 pSuspended root gram, 悬吊根图. S, H1 [$ p* v, n5 E
Symmetry, 对称: g7 X; o$ f4 W; w% C/ G( X
Systematic error, 系统误差
7 {# K$ n, V/ `- zSystematic sampling, 系统抽样
8 V* Z; l* \8 n; Z" `8 b: RTags, 标签& y# C- o3 v" k+ y4 q5 g
Tail area, 尾部面积
0 m2 h9 f9 X/ |) b, bTail length, 尾长
4 k4 {0 m! q- ^' m& q, p" E0 x3 c; QTail weight, 尾重
0 V: ^4 p: v, X% ^# @( W' B7 |Tangent line, 切线
$ C$ `* j7 `; O; }) p5 uTarget distribution, 目标分布
/ T- ?7 y! d) d; G7 g$ D+ }/ wTaylor series, 泰勒级数
X& C) K# e z6 I; ^7 yTendency of dispersion, 离散趋势
! w' |) {" I. m8 u$ m/ kTesting of hypotheses, 假设检验/ L" r; r. i# E& r8 D
Theoretical frequency, 理论频数7 I9 A2 G( [5 G0 C" _# [5 d5 s$ c( Q
Time series, 时间序列, z9 w K% v+ s- N+ G
Tolerance interval, 容忍区间
1 F( p& }5 ], e0 m# uTolerance lower limit, 容忍下限4 J) W% V' e( Q
Tolerance upper limit, 容忍上限3 U W) X c: x; I
Torsion, 扰率
1 v+ G4 }8 w9 PTotal sum of square, 总平方和, z, e0 t; m7 m8 \* Y7 g
Total variation, 总变异
3 n* ]+ ]4 I' \ k ^& a9 }5 F: lTransformation, 转换
$ J& V9 R! K; X ~Treatment, 处理
9 Q; ]' K% U' ^+ A" pTrend, 趋势+ J2 h8 r [' t! _
Trend of percentage, 百分比趋势# ` i p# ^6 u. B- t7 v
Trial, 试验5 o6 J+ `1 Y* G0 T1 {
Trial and error method, 试错法
, }6 ?9 w( i+ f P$ w8 RTuning constant, 细调常数
: r( p* ~$ c6 g7 yTwo sided test, 双向检验
3 u1 U6 @/ e% ]0 F, ?* j% }Two-stage least squares, 二阶最小平方) b, C! \, \) S3 j, `* ?; A9 w* r- [
Two-stage sampling, 二阶段抽样; R8 o+ |! d) t3 ]0 n9 H
Two-tailed test, 双侧检验
8 r6 |- [# S6 xTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
3 _$ E; f1 `' }Two-way table, 双向表* Y& q! G- O# k4 @/ Q7 D
Type I error, 一类错误/α错误
. B: S7 P1 X0 rType II error, 二类错误/β错误
* V+ x+ S" x; L- q" t; iUMVU, 方差一致最小无偏估计简称' U3 P/ N z! T# I% q
Unbiased estimate, 无偏估计
& i' d( b3 J1 U7 f7 ?Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归9 F* B/ ~" R: z- h. |# n4 a. G$ i5 v
Unequal subclass number, 不等次级组含量& J X( Q. }9 ] s! L4 p0 K
Ungrouped data, 不分组资料" K* s! P6 K" f& \4 x6 \" |
Uniform coordinate, 均匀坐标1 g9 L) l) c$ c% O) ?$ f; b
Uniform distribution, 均匀分布
2 X. {) g& c6 y; q/ {- e/ IUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计: k5 d) k" d; N" S+ r0 s
Unit, 单元
- W+ j9 A0 ^. O( \" z! z6 g. fUnordered categories, 无序分类
* y) B( y! t% J4 L3 ?6 a$ _" ]Upper limit, 上限2 ?: |$ R7 l. v. t3 g8 l
Upward rank, 升秩
3 |* I8 H- ?9 D& [2 [) J M0 t; YVague concept, 模糊概念3 L# D9 _, [7 q( ?2 L1 `
Validity, 有效性
; C& O% U- H1 E9 kVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计7 z: ?8 p; k' O/ }; x$ W4 N; `
Variability, 变异性
. p: O2 q- N& ?* l( v% eVariable, 变量 p$ C, i4 m2 e$ l# `
Variance, 方差. L1 D2 w3 b4 |: B
Variation, 变异
7 T7 s8 D% H$ L2 YVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转; P9 W8 q/ z1 d$ n
Volume of distribution, 容积
; O. Y- t7 Z8 X5 r* uW test, W检验* r$ C8 D3 X7 r! ^
Weibull distribution, 威布尔分布
& x; {8 e" g$ r" eWeight, 权数
" O7 p, Y! g; {4 z+ F( EWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验; G* U# G0 r0 T# `1 Z6 F1 T
Weighted linear regression method, 加权直线回归
- j1 a6 U: g/ \5 d4 }Weighted mean, 加权平均数
) m. B5 a8 i# Z- d0 Q: AWeighted mean square, 加权平均方差
5 g6 j5 J! Q: W+ V- oWeighted sum of square, 加权平方和
1 X. r6 X% U( eWeighting coefficient, 权重系数
/ G8 p" |5 @* ~9 d! BWeighting method, 加权法
% b/ A& H( `! | Y0 v1 _W-estimation, W估计量. X& R: h4 K: I+ R
W-estimation of location, 位置W估计量7 u4 `9 P: K# [& z$ f: u* `5 t" b! O
Width, 宽度4 v' O/ y" j9 m7 h" J5 }4 z
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
& f6 x* L2 O; F) i5 w: C1 \Wild point, 野点/狂点
N+ Y0 h. |9 D5 T# u' d1 B& _Wild value, 野值/狂值- A4 ?0 l% c g" t+ ]) M
Winsorized mean, 缩尾均值
& D4 C; k% \" l) X' TWithdraw, 失访
8 ~+ k0 ?9 r4 I3 S p( G7 bYouden's index, 尤登指数
! q4 o5 |! N/ BZ test, Z检验
I( D3 C3 a1 |- _' \, v! TZero correlation, 零相关
' A$ s9 ^; \9 R; }* L8 RZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
